1. বর্গক্ষেত্র
  2. ভর্টেক্স ট্রেন্ড বিপরীত কৌশল

ভর্টেক্স ট্রেন্ড বিপরীত কৌশল

লেখক:চাওঝাং, তারিখঃ ২০২৪-০২-২৬ ১৬ঃ৪৫ঃ২১
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

ভর্টেক্স ট্রেন্ড বিপরীত কৌশল সম্ভাব্য প্রবণতা বিপরীত চিহ্নিত এবং অনুকূল বাজার আন্দোলন ক্যাপচার করতে ভর্টেক্স সূচক ব্যবহার করে। একটি চলন্ত গড় লাইন সঙ্গে বুদ্ধিমানভাবে ভর্টেক্স সূচক একত্রিত করে, এই কৌশল কার্যকরভাবে বাজার প্রবণতা নির্ধারণ এবং ট্রেডিং সংকেত উৎপন্ন করার লক্ষ্যে।

নীতিমালা

  1. ভর্টেক্স ইন্ডিকেটর- ইতিবাচক এবং নেতিবাচক মূল্যের গতিবিধি বিশ্লেষণ করে প্রবণতার দিকনির্দেশ এবং শক্তি বিচার করা। প্রধান পরামিতিগুলির মধ্যে সময়কাল, গুণক এবং প্রান্তিক অন্তর্ভুক্ত।

  2. এক্সপোনেনশিয়াল মুভিং মিডিয়া- একটি আরো তরল প্রবণতা ইঙ্গিতের জন্য বন্ধের দাম মসৃণকরণ। দীর্ঘতর চলমান গড় সময়ের ফলে প্রবণতা সম্পর্কে আরও স্থিতিশীল বিচার হয়।

এই কৌশলটি মূল প্রবণতা দিক নির্ধারণের জন্য ভর্টেক্স সূচককে কাজে লাগায়। সূচক রেখা যখন প্রান্তিক মান অতিক্রম করে তখন ট্রেডিং সংকেত তৈরি হয়। চলমান গড় রেখা থেকে আরও ফিল্টারিংয়ের মাধ্যমে ভুল সংকেতগুলি এড়ানো যায়। বিশেষত, যখন ভর্টেক্স সূচক প্রান্তিক রেখার উপরে অতিক্রম করে এবং দাম চলমান গড়ের উপরে থাকে তখন একটি ক্রয় সংকেত তৈরি হয়; যখন সূচক প্রান্তিকের নীচে অতিক্রম করে এবং দাম চলমান গড়ের নীচে থাকে তখন একটি বিক্রয় সংকেত ঘটে।

সুবিধা

  • ভর্টেক্স ইন্ডিকেটরের সাহায্যে সম্ভাব্য ট্রেন্ড বিপরীতের সুযোগগুলি সময়মতো ক্যাপচার করে
  • চলমান গড় রেখা দিয়ে সংকেত ফিল্টার করে অস্থির বাজারে ভুল ট্রেড এড়ায়
  • প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে বিভিন্ন বাজারের পরিবেশের জন্য নিয়মিত সংবেদনশীলতা
  • বাস্তব ট্রেডিং অপারেশন সহজ করার জন্য স্বজ্ঞাত ইন্টারফেস এবং স্পষ্ট ট্রেডিং সংকেত

ঝুঁকি

  • ব্ল্যাক সোয়ান ইভেন্টের কারণে সূচক ব্যর্থতার সিস্টেমিক ঝুঁকি
  • বিভিন্ন বাজারে সম্ভাব্য ভুল সংকেত বৃদ্ধি
  • অনুপযুক্ত প্যারামিটার সেটিংসের সাথে অত্যধিক আক্রমণাত্মক বা সংরক্ষণশীল আচরণ
  • স্বতন্ত্র হারানো ট্রেডগুলিকে যথাযথ স্টপ লস দিয়ে নিয়ন্ত্রণ করতে হবে

অতিরিক্ত ফিল্টার, সূচকগুলির মধ্যে ক্রস-ভেরিফিকেশন, পরামিতি অপ্টিমাইজেশন এবং যথাযথ স্টপ লস বাস্তবায়ন উপরের ঝুঁকিগুলি মোকাবেলায় সহায়তা করতে পারে।

উন্নতির সুযোগ

  • সেরা ম্যাচ খুঁজে পেতে বিভিন্ন চলমান গড়ের সাথে পরীক্ষা করা
  • সর্বোত্তম ঝুঁকি-সংশোধিত রিটার্নের জন্য উভয় সূচকগুলির সূক্ষ্ম-সমন্বয় পরামিতি
  • একাধিক সময়সীমার মধ্যে কৌশল স্থিতিশীলতা পরীক্ষা
  • সিগন্যাল ফিল্টার করার জন্য বোলিংজার ব্যান্ডের মত ফিল্টার যোগ করা
  • সম্পদ-নির্দিষ্ট পরামিতি সংশোধন

সিদ্ধান্ত

ভর্টেক্স ট্রেন্ড রিভার্সাল স্ট্র্যাটেজি যুক্তিসঙ্গত ফিল্টারিং ক্ষমতা থাকার সময় সম্ভাব্য বিপর্যয়গুলি ক্যাপচার করার ক্ষেত্রে শালীন দৃust়তা প্রদর্শন করে। সঠিক অপ্টিমাইজেশন এবং ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা সহ, এই কৌশলটি শক্তিশালী ঝুঁকি-সমন্বিত রিটার্ন অর্জনের প্রতিশ্রুতি দেখায়। ব্যবসায়ীদের এই কৌশলটি পুরোপুরি ব্যাকটেস্ট করতে এবং এর উপর ভিত্তি করে উদ্ভাবনী এক্সটেনশানগুলি অন্বেষণ করতে উত্সাহিত করা হয়।

/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This work is licensed under a Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
// © AstroHub

//@version=5
strategy("Vortex Strategy [AstroHub]", shorttitle="VS [AstroHub]", overlay=true)

// Vortex Indicator Settings
length = input(14, title="Length", group ="AstroHub Vortex Strategy", tooltip="Number of bars used in the Vortex Indicator calculation. Higher values may result in smoother but slower responses to price changes.")
mult = input(1.0, title="Multiplier", group ="AstroHub Vortex Strategy", tooltip="Multiplier for the Vortex Indicator calculation. Adjust to fine-tune the sensitivity of the indicator to price movements.")
threshold = input(0.5, title="Threshold",group ="AstroHub Vortex Strategy",  tooltip="Threshold level for determining the trend. Higher values increase the likelihood of a trend change being identified.")
emaLength = input(20, title="EMA Length", group ="AstroHub Vortex Strategy", tooltip="Length of the Exponential Moving Average (EMA) used in the strategy. A longer EMA may provide a smoother trend indication.")

// Calculate Vortex Indicator components
a = math.abs(close - close[1])
b = close - ta.sma(close, length)
shl = ta.ema(b, length)
svl = ta.ema(a, length)

// Determine trend direction
upTrend = shl > svl
downTrend = shl < svl

// Define Buy and Sell signals
buySignal = ta.crossover(shl, svl) and close > ta.ema(close, emaLength) and (upTrend != upTrend[1])
sellSignal = ta.crossunder(shl, svl) and close < ta.ema(close, emaLength) and (downTrend != downTrend[1])

// Execute strategy based on signals
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=buySignal)
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=sellSignal)

// Background color based on the trend
bgcolor(downTrend ? color.new(color.green, 90) : upTrend ? color.new(color.red, 90) : na)

// Plot Buy and Sell signals with different shapes and colors
buySignal1 = ta.crossover(shl, svl) and close > ta.ema(close, emaLength)
sellSignal1 = ta.crossunder(shl, svl) and close < ta.ema(close, emaLength) 

plotshape(buySignal1, style=shape.square, color=color.new(color.green, 10), size=size.tiny, location=location.belowbar, title="Buy Signal")
plotshape(sellSignal1, style=shape.square, color=color.new(color.red, 10), size=size.tiny, location=location.abovebar, title="Sell Signal")
plotshape(buySignal1, style=shape.square, color=color.new(color.green, 90), size=size.small, location=location.belowbar, title="Buy Signal")
plotshape(sellSignal1, style=shape.square, color=color.new(color.red, 90), size=size.small, location=location.abovebar, title="Sell Signal")
আরো

2019 FMZ - সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত